设计题目：_____基于遗传算法的TSP问题研究_
学 院：_______计算机与信息学院 __ _____
毕业设计（论文）原创性声明和使用授权说明
原创性声明
本人郑重承诺：所呈交的毕业设计（论文），是我个人在指导教师的指导下进行的研究工作及取得的成果。尽我所知，除文中特别加以标注和致谢的地方
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使用授权说明
本人完全了解 大学关于收集、保存、使用毕业设计（论文）的规定，即：按照学校要求提交毕业设计（论文）的印刷本和电子版本；学校有权保存毕业设计（论文）的印刷本和电子版，并提供目录检索与阅览服务；学校可以采用影印、缩印、数字化或其它复制手段保存论文；在不以赢利为目的前提下，学校可以公布论文的部分或全部内容。
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学位论文原创性声明
本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。
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学位论文版权使用授权书
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涉密论文按学校规定处理。
作者签名： 日期： 年 月 日
导师签名： 日期： 年 月 日
目录
摘要 .......................................................................... I Abstract ..................................................................... II 第1章 绪论 ............................................................... - 1 -
1.1旅行商问题 ......................................................... - 1 - 1.2研究意义 ........................................................... - 1 - 1.3 论文的组织结构 ..................................................... - 1 - 第2章 遗传算法理论概述 ................................................... - 2 -
2.1遗传算法的起源和发展 ............................................... - 2 - 2.2遗传算法基本原理 ................................................... - 3 - 2.3遗传算法的基本步骤 ................................................. - 4 - 2.4 遗传算法的流程图 ................................................... - 4 - 2.5遗传算法的特点 ..................................................... - 5 - 2.6遗传算法的应用 ..................................................... - 6 - 第3章 TSP问题及研究的基本方法 ............................................ - 8 -
3.1 TSP问题概述 ....................................................... - 8 - 3.2 TSP的应用与价值 ................................................... - 8 - 3.3 TSP问题的数学模型 ................................................. - 9 - 3.4 TSP 问题的分类 ..................................................... - 9 - 3.5 现有的求解TSP问题的几种算法 ...................................... - 10 - 第4章 遗传算法在TSP的应用 .............................................. - 12 -
4.1遗传算法在TSP上的应用 ............................................ - 12 - 4.2算法的实现 ........................................................ - 12 - 4.3编码 .............................................................. - 12 - 4.4初始化种群 ........................................................ - 13 - 4.5适应度函数 ........................................................ - 13 - 4.6选择操作 .......................................................... - 13 - 4.7交叉操作 .......................................................... - 15 - 4.8变异操作 .......................................................... - 17 - 4.9实验结果 .......................................................... - 18 - 结 论 ................................................................... - 20 - 展望 ..................................................................... - 20 - 参 考 文 献 .............................................................. - 21 - 致 谢 ................................................................... - 22 - 附录程序 ................................................................. - 23 -
摘要
TSP问题(Traveling Salesman Problem)是已知有n个城市，现有一推销员必须遍访这n个城市，且每个城市只能访问一次，最后又必须返回出发城市。要安排其访问次序，使其旅行路线的总长度最短。TSP是经典的NP-hard组合优化问题之一，也是一个测试算法优劣性的标准问题，且现实中有很多应用问题都可归结或转化为TSP问题。故对此问题的求解具有理论与实用两方面的意义。传统的求解方法在面对较大规模的问题时，很不容易得到最优解。
遗传算法(Genetic Algorithms，简称GA)是借鉴生物选择和进化机制发展起来的一种高度并行、随机和自适应搜索算法。特别适合于处理传统搜索算法解决不好的复杂和非线形问题。它的两个最大的显著特点是隐含并行性和全局搜索。对遗传算法及其应用的研究是目前智能计算的研究热点之一。
关键词：遗传算法；TSP问题；交叉算子
Abstract
The TSP question is one of most classical NP—hard combination optimization questions，and it is also a standard question to test algorithm performance．In the reality,there al e many application questions can be summed up or converted intoTSP.Therefore solve this problem is significance with both the theory and practical．To large-scale problems，the traditional solution method is too inadequate.
Genetic Algorithm(GA)is all algorithm which is highly parallel，stochastic and
auto—adapted searching．It is profits from one kind which the biological choice and the evolution mechanism．Especially,it qualifies in the questions that complex and non-linear for tradition searching algorithm．Its two most major outstanding features are conceal parallelism and the global search．To the genetic algorithm and the application research ofit is one hot spot of the intelligent computation stratosphere． Key words：genetic algorithm;TSP; crossover opera